Als je vandaag wil automatiseren, moet je kiezen.
Bouw ik elke stap zelf uit in een workflow-tool? Schrijf ik een instructie voor een agent? Of configureer ik een orkestratielaag zodat het écht hands-free kan draaien?
Voor alles wat groot is, terugkerend, en elke keer éxact hetzelfde moet draaien, gebruik ik automation (n8n). De setup is ploeteren, maar als het draait, draait het. Zo'n workflow doet elke dag hetzelfde. Geen LLM die op dinsdag iets anders interpreteert dan op donderdag, en je betaalt per run niks extra aan tokens.
Als het werk tekstueel is, te veranderlijk of te klein om een volledige workflow voor te bouwen, gebruik ik een agent (of een skill). Een Claude Project, een custom GPT, een paar agents die samenwerken, could be anything.
Je legt uit wat je wil en je taalmodel naar keuze gaat zelf om met situaties die je op voorhand niet had voorzien. Daarvoor lever je ook in: je bent afhankelijk van welke MCP-servers en connectoren er bestaan voor de tools die je nodig hebt, en sommige zijn er gewoon nog niet. Alles loopt ook via een LLM, dus het kost meer, en je hebt geen garantie dat het er morgen exact hetzelfde uitkomt.
Orkestratie is categorie drie. Voor wanneer ik meerdere gespecialiseerde agents nodig hebt die taken naar elkaar doorgeven, op schaal, zonder dat ik moet tussenkomen. De open-source frameworks die er vandaag zijn, zijn heel capabel, maar ze vragen ook serieus onderhoud. Kosten lopen rap op als een multi-agent loop fout gaat. Connectors ontbreken. Je moet er constant aan sleutelen. In short: voor dit soort dingen heb je waarschijnlijk geen tijd.
Snel zien in welke categorie mijn probleem valt, voor ik al half gebouwd hebt in de verkeerde richting: dat is een skill in ontwikkeling.